它生成的是 Pydantic v2 模型吗？

是的。输出面向 Pydantic v2 语法：每个模型是一个继承 BaseModel 的类，带有注解的字段，并在 JSON 键不是合法 Python 标识符处使用 Field(alias=...)。

嵌套对象是如何处理的？

每个嵌套对象会成为各自的 BaseModel 类，以其所属键采用 PascalCase 命名，父级通过类型引用它。各类按依赖顺序生成，根模型排在最后。

它如何将 JSON 类型映射到 Python 类型？

字符串变成 str，整数变成 int，小数变成 float，布尔值变成 bool，null 产生 Optional，数组变成带统一元素类型的 list[...]，对象变成嵌套的 BaseModel。

遇到不是合法 Python 名称的键会怎样？

像 first-name 或 2fa 这样的键，或像 class 这样的保留字，会以一个安全的 snake_case 属性暴露，并用 Field(alias="...") 保留原始键，使模型仍能解析你的载荷。

数组和空数组是如何被转换的？

数组会使用其元素的统一类型变成 list[...]，对于对象数组则包含一个嵌套的 BaseModel。空数组没有可推断的元素类型，因此会变成 list[Any]。

生成 Pydantic 模型时，我的 JSON 会被发送到任何地方吗？

不会。JSON 转 Pydantic 的转换完全在你的浏览器中运行，因此你粘贴的数据在本地处理，绝不离开你的设备。

JSON 转 Pydantic 模型生成器

从 JSON 示例即时生成 Pydantic v2 模型类，就在你的浏览器中。你的 JSON 留在你的设备上。

你的 JSON 完全在你的浏览器中被解析并转换为 Pydantic 模型，因此它留在你的设备上，不会上传到任何服务器。

需要 Go、Rust 或 TypeScript 类型？试试 JSON 转代码。

关于 JSON 转 Pydantic

这款 json 转 pydantic 生成器能在几秒内将示例 JSON 对象或数组转为可直接使用的 Pydantic v2 模型类。粘贴真实的 API 响应，它会推断每个字段的类型 str、int、float 和 bool，将可空字段标记为 Optional，把数组统一为 list[...] 类型，并将每个嵌套对象提升为各自的、以名称引用的 BaseModel。不是合法 Python 标识符的键会通过 Field(alias=...) 保留，使模型仍能解析你的原始载荷。它专为 Python 和 FastAPI 开发者而打造 —— 他们在搭建类型化客户端时，宁愿从 json 生成 pydantic 模型，也不愿手写它们。一切都在你的浏览器本地运行，因此你粘贴的 JSON 在你的设备上处理，不会上传到任何服务器。

功能特性

从任意 JSON 对象或数组生成 Pydantic v2 BaseModel 类
从你的示例值推断 str、int、float 和 bool
将可空及有时缺失的字段标记为 Optional[...]
将嵌套对象提升为各自命名的 BaseModel 类
将数组统一为 list[...] 类型，空数组变成 list[Any]
通过 Field(alias=...) 保留非法的 Python 键，使解析仍然有效
为 BaseModel、Field、Optional 和 Any 生成整洁的导入
复制结果或将其下载为 .py 文件

如何使用 JSON 转 Pydantic

将你的 JSON 对象或数组粘贴到输入框中。
将「根模型名」设为匹配你的模式，或保留为 Model。
在输出面板中查看生成的 Pydantic 类。
复制结果或将其下载为 .py 文件。

示例

输入

{ "id": 1, "name": "Ada", "address": { "city": "London" } }

输出

from pydantic import BaseModel


class Address(BaseModel):
    city: str


class Model(BaseModel):
    id: int
    name: str
    address: Address

嵌套对象会成为各自的 BaseModel，根类排在最后。

常见错误与故障排除

输出显示一个带行号和列号的「Invalid」错误。 — 该 JSON 存在语法问题，例如末尾逗号、单引号或未加引号的键。在报告的行号与列号处修复它，模型便会重新生成。
某个字段输出为 Optional[Any] 而非具体类型。 — 该键的每个示例值都是 null，因此无法推断出具体类型。请为该字段提供一个含真实值的示例。
某个字段使用了带重命名属性的 Field(alias=...)。 — 该键不是合法的 Python 标识符或是保留字，因此它会以一个安全的属性名暴露，而原始键则被保留为别名。
某个列表字段输出为 list[Any]。 — 你示例中的数组为空，因此无法推断出元素类型。请至少包含一个有代表性的元素，以获得带类型的列表。

常见问题

它生成的是 Pydantic v2 模型吗？: 是的。输出面向 Pydantic v2 语法：每个模型是一个继承 BaseModel 的类，带有注解的字段，并在 JSON 键不是合法 Python 标识符处使用 Field(alias=...)。
嵌套对象是如何处理的？: 每个嵌套对象会成为各自的 BaseModel 类，以其所属键采用 PascalCase 命名，父级通过类型引用它。各类按依赖顺序生成，根模型排在最后。
它如何将 JSON 类型映射到 Python 类型？: 字符串变成 str，整数变成 int，小数变成 float，布尔值变成 bool，null 产生 Optional，数组变成带统一元素类型的 list[...]，对象变成嵌套的 BaseModel。
遇到不是合法 Python 名称的键会怎样？: 像 first-name 或 2fa 这样的键，或像 class 这样的保留字，会以一个安全的 snake_case 属性暴露，并用 Field(alias="...") 保留原始键，使模型仍能解析你的载荷。
数组和空数组是如何被转换的？: 数组会使用其元素的统一类型变成 list[...]，对于对象数组则包含一个嵌套的 BaseModel。空数组没有可推断的元素类型，因此会变成 list[Any]。
生成 Pydantic 模型时，我的 JSON 会被发送到任何地方吗？: 不会。JSON 转 Pydantic 的转换完全在你的浏览器中运行，因此你粘贴的数据在本地处理，绝不离开你的设备。